L inquinamento atmosferico in Italia: quali politiche possono ridurre le concentrazioni? Aria & Salute - Simposio Università di Milano-Bicocca, 30 novembre 2017. Gabriele Zanini Responsabile Divisione Modelli e Tecnologie per la Riduzione degli Impatti Antropici e dei Rischi Naturali.
Il Laboratorio Inquinamento Atmosferico LUISELLA CIANCARELLA Responsabile Laboratorio Inquinamento Atmosferico SEDE BOLOGNA Mario Adani, Massimo Berico, Gino Briganti*, Andrea Cappelletti*, Giuseppe Cremona, Massimo D Isidoro, Maurizio Gualtieri, Teresa La Torretta, Antonella Malaguti, Mihaela Mircea, Ettore Petralia (AR), Antonio Piersanti, Gaia Righini, Felicita Russo (TD), Milena Stracquadanio (TD), M.Gabriella Villani**, Lina Vitali * sede ENEA Pisa * sede ENEA Ispra SEDI ROMA Ilaria D Elia, Alessandra De Marco, Pasquale Spezzano, Giovanni Vialetto
VIIAS e MED HISS MED HISS Progetto nazionale, 2013-2015, 400 m finanziato dal Ministero della Salute Coordinamento: Dipartimento Epidemiologia del SSR del Lazio 9 partners: 2 agenzie nationali, 3 agenzie regionali, 3 università, 1 SME obiettivo: stime mortalità malattie respiratorie, cardiovasculari, cancro polmonare e totali) e mesi di vita persi a causa dell esposizione all inquinamento atmosferico Anni base(2005, 2010) e anni futuri (2020, 3 scenari) Stime sull intero Paese e individualmente sulle 20 regioni inquinanti: PM2.5, NO 2, O 3 EU LIFE+ Pilot project, 2013-2016, 790 m finanziato da EC. Coordinamento ARPA Piemonte 4 nazioni: Italia, France, Slovenia e Spain - 7 partners (national and regional env. agencies and epidemiological surveillance agencies, 1 university) obiettivo: to set up a low-cost surveillance system of long term effects of air pollution, based on routine air quality and health data (National Health Interview Surveys, mortality and hospital admissions registries, air pollution models) inquinanti: PM10, PM2.5, NO 2, O 3 3
Il progetto VIIAS. Coordinamento Dipartimento di Epidemiologia del SSR del Lazio. www.viias.it Collaborazioni : ENEA ARPA: Piemonte, Emilia Romagna, Lazio Dipartimento Statistica- UniFI Dipartimento Biologia Ambientale UniRM La Sapienza Università di Urbino ISPRA Zadig, Agenzia di comunicazione 4
Schema concettuale VIIAS (da C.Ancona) Dati censuari della popolazione residente Scelta degli inquinanti Stima popolazione (Baseline) Modelli di qualità dell aria Popolazione esposta Impatto sull ambiente: mappe di concentrazione degli inquinanti al suolo Baseline Scenari futuri Scenari target Funzioni di rischio Impatto sulla salute: casi incidenti e casi di mortalità attribuibili, anni di vita persi Tassi di incidenza e mortalità (Baseline) Baseline Scenari futuro Scenari target
Il Sistema Modellistico Atmosferico (SMA) I MODELLI sono un utile strumento per: - valutare la qualità dell aria nelle zone in cui non sono presenti stazioni di misurazione; - integrare e combinare le misurazioni effettuate in siti fissi, in modo tale da ridurne il numero; - ottenere campi di concentrazione anche nelle aree all interno delle zone ove non esistano stazioni di misurazione o estendere la rappresentatività spaziale delle misure stesse; - comprendere le relazioni tra emissioni e immissioni, discriminare i contributi delle diverse sorgenti alle concentrazioni in una determinata area (source apportionment), e determinare i contributi transfrontalieri e quelli derivanti da fenomeni di trasporto su larga scala (per esempio, le polveri sahariane); Campi ECMWF RAMS Meteo Campi EMEP IC e BC Dati Locali Sottosistema METEO SURFPRO Parametri di turbolenza FARM Inventari (ISPRA GAINS ed EMEP) Emission Manager Emissioni Info spaziali e temporali Sottosistema EMISSIVO Matrici di Trasferimento Sottosistema CHIMICO-FISICO Concentrazioni e Deposizioni GAINS-Italia
Progetto VIIAS- tassi mortalità da PM2.5 per 100.000 abitanti- Elaborazioni da concentrazioni modello MINNI.
DATA FUSION NEL PROGETTO LIFE+ MEDHISS L ARPA PIEMONTE ha applicato l approccio geostatistico Kriging con external drift(ked) sui campi di concentrazione di MINNI per gli anni 2003, 2005, 2007 and 2010 Il Setup del KED Il KED è stato applicato ai campi di concentrazione media annuale di NO 2 e PM10 L orografia è stata aggiunta come covariata ausiliaria Il metodo di cross-validation leaveone-out è stato utilizzato per scegliere la funzione di covarianza spaziale e per valutare la bontà del modello
I RISULTATI DELLA DATA FUSION SUI DATI 2010 per NO 2 output di MINNI output di MINNI con KED
I RISULTATI DELLA DATA FUSION SUI DATI 2010 per PM10 output di MINNI output di MINNI con KED
EU LIFE+ Pilot project, 2013-2016: MED HISS Life Expectancy Loss due to PM2.5 concentrations in Italy, by area 2010
Ridurre le concentrazioni: un occasione di sviluppo. Per ridurre le concentrazioni di inquinanti atmosferici sono necessarie azioni incisive che possono cambiare positivamente interi settori produttivi e le abitudini dei cittadini. Non servono alibi. Perché non eliminare il limite giornaliero del PM? Crea allarme e porta sanzioni. Possiamo invocare la specificità meteorologica? Possiamo dunque pensare che un lombardo valga meno di un olandese? Possiamo presentarci in Europa con 20 piani regionali per la qualità dell Aria? Possiamo ritenere emergenza un fenomeno che si ripropone da decenni e di cui si conoscono gli aspetti fondamentali? 12
Quanto conta la meteorologia? Si sono selezionati 4 periodi meteorologici reali di 5 giorni, tutti nella stagione fredda da ottobre a marzo, dal database MINNI sul dominio nord Italia a 4km, in cui le concentrazioni osservate di PM10 a Bologna e Milano risultassero basse (cioè presupponendo che le condizioni circolatorie fossero sfavorevoli all'accumulo); Queste 4 "meteorologie reali sono state applicate a un periodo del 2010 (28 gennaio 1 febbraio) di uguale durata (5 giorni), in cui erano occorsi superamenti nelle centraline, in particolare a Bologna e Milano.
Le concentrazioni di PM10 dal 28 gennaio al 1 febbraio 2010 sono state simulate nuovamente cambiando i campi meteorologici con quelli dei periodi prescelti, mantenendo le STESSE emissioni e condizioni al contorno per gli inquinanti. OBIETTIVO Verificare se e quanto queste condizioni meteorologiche più dispersive fossero in grado di eliminare/ridurre i superamenti in vari siti.
Concentrazioni di PM10 con differenti campi meteo esempi a Milano e Bologna Meteo originale dicembre BO - Urbana MI- Urbana gennaio Soglia PM10 daily mean Direttiva AQ 50/2008 BO - Rurale OBBIETTIV O MI - Rurale
CONCLUSIONI (1) Sono emerse alcune indicazioni : La meteorologia conta, ma non sempre porta risultati univoci nell'abbattere le concentrazioni (a Milano i superamenti non sono stati eliminati seppure le concentrazioni siano diminuite); Gli effetti della meteorologia sui livelli di inquinamento non sono omogenei sulla pianura padana; i fattori locali atmosferici (dipendenti dal sito) non sono trascurabili e non forniscono risposte univoche.
CONCLUSIONI (2) Utilizzando uno stesso periodo meteorologico ripetuto ciclicamente tutto l anno, per più anni (multi-annuale), si è constatato che: la meteorologia può portare all eliminazione dei superamenti in aree rurali e a importanti riduzioni in alcune aree urbane. Tuttavia la riduzione delle emissioni antropiche si rende ancora necessaria per azzerare i superamenti di PM10 in alcune aree (come ad es. Milano) e tali riduzioni, in particolare dei precursori, devono considerare gli effetti (positivi/negativi) che hanno sulle concentrazioni.
Scenari ed efficacia. La Direttiva NEC. L accordo di Bacino Padano. Gli obiettivi ed i costi per le Regioni. Gabriele Zanini, Convegno Ambiente e Salute Bologna, 8 novembre 2017) 18
Il Modello di Valutazione Integrata (IAM) GAINS-Italia Gli IAM sono strumenti fondamentali per: - prevedere la qualità dell aria a medio-lungo termine sulla base di scenari futuri di emissione o in funzione di variazioni delle condizioni meteorologiche/climatiche; - valutare l efficacia delle misure di contenimento delle emissioni in atmosfera.
La nuova Direttiva NEC (National Emission Ceiling) La nuova Direttiva NEC (National Emission Ceiling) definisce, per ogni Stato Membro, gli impegni di riduzione delle emissioni atmosferiche antropogeniche di SO 2, NO X, COVNM, NH 3 e PM2.5, e impone l'elaborazione, l'adozione e l'attuazione di programmi nazionali di controllo dell'inquinamento atmosferico e il monitoraggio degli effetti di tali inquinanti. Tali limiti alle emissioni hanno l obiettivo di conseguire livelli di qualità dell aria che non comportino impatti negativi e rischi significativi per la salute umana e l ambiente. Con gli scenari attuali non verranno rispettati gli obiettivi di riduzione delle emissioni 2030, rispetto all anno base 2005, di PM2.5, COVNM e NH 3 20
Politiche e misure: il tool di ottimizzazione. Nelle più recenti politiche ambientali sulla qualità dell aria, dalla revisione del protocollo di Göteborg alla revisione della Direttiva NEC, gli obiettivi di riduzione delle emissioni sono stati sempre stimati avendo come obiettivo la riduzione degli impatti negativi dell inquinamento sulla salute e gli ecosistemi. Lo strumento di ottimizzazione sviluppato da ENEA, in collaborazione con IIASA, consente di determinare costi, misure e riduzione delle emissioni inquinanti a livello regionale a partire da un obiettivo di tipo sanitario o ambientale. Nell esempio 2 scenari per l anno 2030: Risultati ottimizzazione in termini di costi aggiuntivi totali sullo scenario baseline (BL) in M /anno per l anno 2030 Scenario CONC: target di riduzione direttamente sulle concentrazione di PM 2.5 tale da individuare lo scenario di minor costo che raggiunga il valore obiettivo di 20 mg/m 3 Scenario HEALTH: target in termini di riduzione dell esposizione tale che l esposizione totale nazionale sia la stessa nei due scenari - CONC - HEALTH 21
Politiche e misure: il tool di ottimizzazione Entrambi gli scenari elaborati mostrano che per ridurre le concentrazioni di PM2.5 al 2030 sono necessarie misure di riduzione delle emissioni di PM2.5 primario ma anche misure di riduzione delle emissioni di NH 3. Lo strumento fornisce indicazioni sulle possibili misure che potrebbero essere adottate a livello regionale e i relativi costi totali. 22
Il tool di ottimizzazione
Politiche e misure: il tool di ottimizzazione Risultati ottimizzazione in termini di misure per ridurre le emissioni al 2030 rispetto al baseline 2030 Lo strumento di ottimizzazione oltre ad individuare costi, misure e riduzione delle emissioni a livello regionale, restituisce per ogni scenario (baseline, di policy e di massima penetrazione tecnologica) la riduzione dell aspettativa di vita (in mesi) legata alle concentrazioni di PM2.5 con una risoluzione spaziale orizzontale di 20 km. Mesi di vita persi dovuti alle concentrazioni di PM2.5 nello scenario di riferimento 2030 (risoluzione 20 km) Mesi di vita guadagnati nello scenario ottimizzato HEALTH al 2030 (risoluzione 20 km) 24
Misure Nazionali per Accordo Bacino Padano Risultati modello MINNI risoluzione orizzontale di 4 km. Concentrazione media PM2.5 Le misure nazionali per Accordo Bacino Padano prevedono misure nei seguenti settori: - Riscaldamento civile (decreto certificazione apparecchi combustione biomasse); BL 2020 BP 2020 - Certificazione energetica degli edifici; - Trasporto stradale (riduzione limiti velocità autostradale, diffusione auto elettrica (3.5% 2020 e 13.6% 2030)); - Industria (limiti agli impianti industriali alimentati a biomassa legnosa); - Agricoltura. BL 2030 BP 2030 25
Misure Nazionali per Accordo Bacino Padano Risultati modello MINNI: concentrazione O 3, 26 valore più elevato sulla serie temporale dei massimi giornalieri delle medie mobili su 8 ore con risoluzione orizzontale di 4 km Le misure nazionali per Accordo Bacino Padano prevedono misure nei seguenti settori: - Riscaldamento civile (decreto certificazione apparecchi combustione biomasse); BL 2020 BP 2020 - Certificazione energetica degli edifici; - Trasporto stradale (riduzione limiti velocità autostradale, diffusione auto elettrica); - Industria (limiti agli impianti industriali alimentati a biomassa legnosa); - Agricoltura. BL 2030 BP 2030 26
La sfida del cambiamento climatico La qualità dell aria e la variazione climatica. Quanto vale la variazione climatica? Forse quanto una Direttiva. E in termini di impatti sanitari quanto vale l interazione fra stress termico e variazione delle concentrazioni? Gabriele Zanini, Convegno Ambiente e Salute Bologna, 8 novembre 2017) 27
Temperature future in Roma Roma-scenario RCP4.5: Surface Temp. 2021-2050 vs 1971-2000 Representative Concentration Pathways (RCPs) are four greenhouse gas concentration (not emissions) trajectories adopted by the IPCC for its fifth Assessment Report (AR5) in 2014 Roma-scenario RCP8.5: Surface Temp. 2021-2050 vs 1971-2000 Proiezione anomalia temperatura superficiale secondo i modelli Med-CORDEX per il periodo 2021-2050. Periodo di riferimento 1971-2000.
Temperatura futura in Milano. Milano-scenario RCP4.5: Surface Temp. 2021-2050 vs 1971-2000 Representative Concentration Pathways (RCPs) are four greenhouse gas concentration (not emissions) trajectories adopted by the IPCC for its fifth Assessment Report (AR5) in 2014 Milano-scenario RCP8.5: Surface Temp. 2021-2050 vs 1971-2000 Proiezione anomalia temperatura superficiale secondo i modelli Med-CORDEX per il periodo 2021-2050. Periodo di riferimento 1971-2000.
Qualità dell aria e cambiamento climatico Nature doi:10.1038/nature.2014.15442 Aerosols: type/dimension Due approcci: Chimica semplificata con interazioni Chimica complessa senza interazioni Year201 0 RCM Jan2010 RCM/FAR M Radiative transfer SW/LW WRF WRF/FAR M Cloud and Convection RCM Turbolent diffusion RCM-WRF RCM/FARM- WRF/FARM
Qualità dell aria e variazione climatica: SCENARIO 2050 FORZANTE CLIMATICO Meteorologie climatiche sono meteorologie statisticamente rappresentative di uno scenario climatico. Per ottenerle è necessario simulare almeno 10 anni nell intorno dell anno di riferimento per separare la variabilità interannuale dal segnale di cambiamento climatico. Il modello usato è RegCM, (Giorgi et. al 2012) utilizzato anche nel Laboratorio di Modellistica Climatica e Impatti della Divisione MET di ENEA nell ambito dell iniziativa internazionale coordinata Med-CORDEX. ACCIMP FARM Emission Manager 31
PROCEDURA D IMPLEMENTAZIONE VALIDAZIONE DEL SISTEMA MODELLISTICO INTEGRATO CLIMA QUALITÀ DELL ARIA: Quanto è sensibile l output di concentrazione (annuale e stagionale) ai dati di input climatici e alle relative parametrizzazioni? Confrontando le concentrazioni ottenute dal sistema modellistico implementato: con una simulazione già validata => Esercizio di confronto di modelli europei (Eed3, Ced3, Bed3) validato su dati sperimentali di campagne di misura EMEP. con osservazioni del database AIRBASE dell'agenzia Ambientale Europea. Per capire l importanza relativa dei cambiamenti si sono svolte 3 simulazioni annuali: (Eed3, CT, Bed3) valuta l influenza del cambiamento del forzante atmosferico CT; (EH, CT, Bed3) valuta l influenza ulteriore del cambiamento delle emissioni EH; (EH, CT, BH) valuta l influenza delle condizioni al contorno chimiche BH 32
RISULTATI EUROPA MEDIA ANNUALE PM2.5 (Eed3, CT, Bed3) Impatto forzante climatico (Eed3, CT, Bed3) - (Eed3, Ced3, Bed3) (EH, CT, Bed3) Impatto emissioni (EH, CT, Bed3) - (Eed3, CT, Bed3) (EH, CT, BH) Impatto condizioni al contorno (EH, CT, BH) - (EH, CT, Bed3)
PM2.5 variazione estiva con forzante climatico 34
EC variazione estiva con forzante climatico 35
Ozono variazione estiva con forzante climatico 36
Gabriele Zanini gabriele.zanini@enea.it